Hochwertige Videointerpolation mit Diffusionsmodellen

Główne pojęcia

Wir präsentieren VIDIM, ein generatives Modell für die Videointerpolation, das kurze Videos aus Start- und Endframe erstellt. Um hohe Qualität und ungesehene Bewegungen zu erzeugen, verwendet VIDIM gestaffelte Diffusionsmodelle, um zunächst das Video in niedriger Auflösung zu generieren und dann in hoher Auflösung unter Berücksichtigung des niedrigauflösenden generierten Videos.

Streszczenie

In dieser Arbeit präsentieren wir VIDIM, ein generatives Modell für die Videointerpolation. VIDIM verwendet gestaffelte Diffusionsmodelle, um zunächst ein Video in niedriger Auflösung zu generieren und dann in hoher Auflösung unter Berücksichtigung des niedrigauflösenden generierten Videos.

Diffusionsmodelle haben sich in letzter Zeit für die generative Modellierung von Bildern und anderen kontinuierlichen Daten wie Audio und Video als sehr erfolgreich erwiesen. Im Vergleich zu früheren Methoden wie generativen adversariellen Netzen (GANs) genießen Diffusionsmodelle eine deutlich höhere Trainingsstabilität, da sie den Evidence Lower Bound (ELBO) optimieren anstelle der komplexen Dynamik zweier Modelle in einem Nullsummenspiel wie bei GANs.

Wir zeigen, dass Diffusionsmodelle die Einschränkungen bisheriger Spitzenmodelle für die Videointerpolation überwinden können. Unsere Hauptbeiträge sind:

• Entwicklung eines gestaffelten Videointerpolations-Diffusionsmodells namens VIDIM, das hochwertige Videos zwischen zwei Eingabeframes erstellen kann.
• Sorgfältige Untersuchung einiger Designentscheidungen von VIDIM, einschließlich der Parameterteilung zur Verarbeitung von Konditionierungsframes und der Verwendung von klassifikatorfreier Führung, und Nachweis ihrer Bedeutung für gute Ergebnisse.
• Vorschlag von zwei kuratierten schwierigen Datensätzen für die generative Frameinterpolation: Davis-7 und UCF101-7.
• Nachweis, dass VIDIM im Allgemeinen bessere Ergebnisse als vorherige Spitzenmodelle in diesen schwierigen Interpolationsproblemen über generative Modellierungsmetriken erzielt. Eine Benutzerstudie zeigt, dass VIDIM von den Nutzern fast immer gegenüber den Baselines bevorzugt wird.

Statystyki

Die Interpolation von Videoframes ist eine klassische Computervisionaufgabe mit einer beträchtlichen Menge an bestehender Arbeit.
Selbst die neuesten Videoframe-Interpolationsarchitekturen scheitern oft, wenn die Eingabebilder deutlich weiter als 1/30 Sekunden auseinander liegen und die zugrunde liegende Bewegung komplex, nichtlinear oder mehrdeutig ist.
In solchen Fällen ist der beste Ansatz, das Problem als bedingte generative Aufgabe zu behandeln, was VIDIM erfolgreich umsetzt.

Cytaty

"Wir präsentieren VIDIM, ein generatives Modell für die Videointerpolation, das kurze Videos aus Start- und Endframe erstellt."
"Um hohe Qualität und ungesehene Bewegungen zu erzeugen, verwendet VIDIM gestaffelte Diffusionsmodelle, um zunächst das Video in niedriger Auflösung zu generieren und dann in hoher Auflösung unter Berücksichtigung des niedrigauflösenden generierten Videos."

Kluczowe wnioski z

Video Interpolation with Diffusion Models

by Sidd... o arxiv.org 04-02-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.01203.pdf

Głębsze pytania

Wie könnte VIDIM für andere Videoaufgaben wie Extrapolation oder textgesteuerte Generierung erweitert werden?

Um VIDIM für andere Videoaufgaben wie Extrapolation oder textgesteuerte Generierung zu erweitern, könnten verschiedene Ansätze verfolgt werden.

Extrapolation: VIDIM könnte durch die Integration von Mechanismen zur Vorhersage zukünftiger Frames erweitert werden. Dies könnte durch die Anpassung des Modells ermöglicht werden, um nicht nur Zwischenbilder zu generieren, sondern auch Frames jenseits des gegebenen Zeitpunkts vorherzusagen. Dies würde eine Erweiterung der zeitlichen Reichweite des Modells ermöglichen und es für Anwendungen wie Videoextrapolation nützlich machen.
Textgesteuerte Generierung: Für textgesteuerte Generierung könnte VIDIM durch die Integration von Mechanismen zur Verarbeitung von Texteingaben verbessert werden. Dies könnte bedeuten, dass das Modell in der Lage ist, Textbeschreibungen von Szenen oder Handlungen zu interpretieren und entsprechende Videos zu generieren. Durch die Kombination von Textverarbeitung und Videogenerierung könnte VIDIM für Anwendungen wie die Erstellung von Videos aus Beschreibungen oder Szenarien verwendet werden.

Wie könnte VIDIM für andere Videoaufgaben wie Extrapolation oder textgesteuerte Generierung erweitert werden?

Um die Leistung von VIDIM bei der Erzeugung von Videos mit beliebigen Seitenverhältnissen weiter zu steigern, könnten zusätzliche Architekturverbesserungen implementiert werden.

Aspect Ratio Flexibilität: Eine Möglichkeit zur Verbesserung der Leistung von VIDIM bei der Erzeugung von Videos mit beliebigen Seitenverhältnissen besteht darin, die Architektur des Modells anzupassen, um flexibler auf verschiedene Seitenverhältnisse reagieren zu können. Dies könnte durch die Integration von Mechanismen zur Skalierung und Anpassung der Generierung von Frames je nach Seitenverhältnis erreicht werden.
Multi-Resolution-Unterstützung: Eine weitere Verbesserung könnte darin bestehen, VIDIM mit einer Multi-Resolution-Unterstützung auszustatten. Durch die Implementierung von Mechanismen, die es dem Modell ermöglichen, mit verschiedenen Auflösungen umzugehen und die Generierung von Videos entsprechend anzupassen, könnte die Leistung bei der Erzeugung von Videos mit beliebigen Seitenverhältnissen weiter gesteigert werden.

Wie könnte VIDIM-ähnliche Modellierung für andere Anwendungen wie Bildrestaurierung oder 3D-Neuansichtsynthese eingesetzt werden?

VIDIM-ähnliche Modellierung könnte für andere Anwendungen wie Bildrestaurierung oder 3D-Neuansichtsynthese auf verschiedene Weisen eingesetzt werden.

Bildrestaurierung: Für die Bildrestaurierung könnte ein Modell ähnlich wie VIDIM verwendet werden, um beschädigte oder veraltete Bilder wiederherzustellen. Durch die Anpassung der Architektur und des Trainingsprozesses könnte das Modell dazu trainiert werden, fehlende oder beschädigte Teile von Bildern zu rekonstruieren und die Bildqualität zu verbessern.
3D-Neuansichtsynthese: In Bezug auf die 3D-Neuansichtsynthese könnte eine VIDIM-ähnliche Modellierung verwendet werden, um aus vorhandenen 2D-Bildern neue Ansichten zu generieren. Durch die Integration von Mechanismen zur Verarbeitung von Tiefeninformationen und Perspektiven könnte das Modell dazu trainiert werden, realistische 3D-Ansichten aus 2D-Bildern zu synthetisieren und so die Möglichkeiten der 3D-Neuansichtssynthese zu erweitern.